斯坦福报告人工智能技术的八大应用一

2019年04月11日 来源:

虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术,比如说机器学习,但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。我们称之为不同的领域(domain),接下来的这部分将介绍人工智能研究和应用的不同类型,以及影响和挑战,主要有八个方面:交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。

基于这些分析,我们还预测了一个有代表性的北美城市在未来15年的趋势。与人工智能的流行文化中的典型叙述不同,我们寻求提供一个平衡的观点来分析,人工智能是如何开始影响我们日常生活的,以及从现在到2030年,这些影响将如何发展。

交通

交通可能会成为首批几个特定应用领域之一,在这些领域,大众需要对人工智能系统在执行危险任务中的可靠性和安全性加以信任。自动化交通会很快司空见惯,大多数人在嵌入人工智能系统的实体交通工作的首次体验将强有力的影响公众对人工智能的感知。

一旦硬件做到足够安全和稳健,它进入日常生活的速度将使公众所惊讶,这可能需要时间进行调整。随着汽车逐渐取代人类成为更好的司机,城市居民拥有的车辆将减少,住所和工作地点的距离也会更远,花费的时间也会发生变化。这会导致出现一种全新的城市组织架构。再者,2030年在典型的北美城市中,人工智能带来的改变将不仅限于车辆,还会影响各种飞行器和个人机器人,这将引发对社会、道德和政策等议题的讨论。

一些关键技术已经催化了人工智能在交通领域的广泛应用。与2000年相比,智能的普及,各类传感器成本的下降和性能的提升,使得我们今天能获取的关于个人和群体交通数据的规模和多样性获得了惊人的增长。如果没有这些数据、连接、实时传感和交通预测等应用、路线规划,共享乘车和自动驾驶将不可能实现。

智能汽车

2001年,GPS被应用于私家车用于定位,目前已经成为交通系统的基础部件。GPS在辅助司机进行驾驶时也将关于交通模式的大量数据提供给科技公司和城市部门。拥有GPS功能的智能的广泛应用也进一步增强了链接以及位置信息的共享。

当前的车辆还配备了各种传感设备。根据估算,美国平均每一辆车上装有70个传感器,包括陀螺仪、加速器、亿光环境光源传感器和湿度传感器。对于汽车来说,传感器已经不是什么新事物了。2000年之前制造的汽车已经装配了能够获取自身速度、加速和轮胎状况的传感器。

这些车辆还拥有一些功能铜鼎供应
,能够把实时传感和决策(例如ABS)、气囊控制、电气牵引系统和控制和电子稳定程序结合起来。自从2003年以来,一些自动化功能就已经被引入了商用车,具体功能见下表。

这些功能能够协助司机,甚至完全取代司机的某些活动来增强安全性和舒适性。现在的汽车能够自动破车,在高速路上可以自适应巡航控制,变换车道时可以提示驾驶员盲区中出现的物体信息。视觉和雷达技术被引入到碰撞预防系统。深度学习也已经应用在了这些方向,通过对周围环境的物体检测和声音识别来提升自动驾驶汽车的性能。

不远的未来,在用于驾驶的功能方面,感知算法将超过人类的水平。包括视觉在内的自动化感知,在处理是被和跟踪等任务时,已经接近人类水平。

除了感知方面的进步,随之出现的还有算法的进一步提升所带来的推理和规划能力。近期一份报告预测,自动驾驶汽车将在2020年得到广泛应用。而自动驾驶功能的应用也将不局限于个人交通。

我们将看到自动驾驶汽车和远程操控的运载车辆、飞行器、和自动驾驶卡车。基于用户共享的交通服务也将充分利用自动驾驶汽车。此外,机器人技术的进步也将更有利于其他类型自动驾驶设备的创造和应用,包括机器人、无人机等。

现在还不明确的一点是,自动驾驶汽车需要发展到何种程度才能引起大众的广泛接受。半自动驾驶汽车中的人车合作与人类司机认知符合的潜在意义都还未能完全理解。

但如果未来的自动驾驶汽车以可预测的速度走向应用,且超越人类的驾驶水平,那势必将带来重要的社会变化。自动驾驶汽车消除了美国交通伤亡的一大原因,可以延长人们的平均寿命。

美国一个通勤者的单程平均驾驶时间是25分钟。当有了自动驾驶技术之后,人们可以在通勤中有更多的时间来工作和休闲。自动驾驶汽车带来的舒适度的提升和认知负担的减少,再加上共享交通,将影响人们选择居住地点。

自动驾驶汽车和点到点交通服务可能消除对私人汽车的需要。对整体汽车产业的影响难以预测。空汽车以及人们日益增加的旅行意愿可能导致更多的总驾驶里程。

此外,共享自动驾驶汽车(人们使用汽车作为服务而非自己拥有汽车)可能减少总里程,特别是如果与好的结构合理的激励机制结合起来,比如通行税或者折扣,就能铺开旅行需求、拼车、减少拥堵。

共享交通的实现可能取代对公共交通的需求,或者公共交通可能改变形式,迈向个人快速公交系统。这已经在4个城市中实现了,它们使用小容量汽车在许多站台间进行按需运输与点到点运输珍稀树种价格

随着自动驾黑丝汽车变得更加普遍,安全上的问题将会出现,包括如何在发布前保证该技术是安全的、在不同的路况下有适当测试的。自动驾驶汽车和连接交通基础设施将为黑客创造一个新的犯罪地点。当死亡不可避免时,汽车编程选择牺牲什么人也会引发到的问题,特别是当汽车需要瞬间做出选择的时候。

美国大部分州的法律系统没有覆盖自动驾驶汽车的条例。到2016年,美国的4个州(内华达、弗罗里达、加州、密歇根)、加拿大的安大略、英国、发过、瑞典都已经通过了在公共道路测试自动驾驶汽车的条例。甚至这些法律都没有解决自动驾驶汽车和半自动驾驶汽车和事故问责的问题。

交通规划

到2005年,城市开始投资交通基础设施以为汽车和行人交通开发传感能力。目前已经使用的传感器包括感应线圈、视频摄像头、远程交通微波传感器、雷达和GPS。比如,2013年纽约市开始使用微博传感器、摄像机络和流量计数器来检测城市中的车辆交通。

城市使用人工智能方法通过多种方式来优化服务,比如公交车和地铁规划、跟踪交通状况以动态调整限速或在高速路、桥梁和HOV车道上采用智能定价。通过道路中的传感器和相机,他们可以优化交通等定时以改善交通流和帮助自动执法。这些动态策略的目标是更好地利用交通中受限的资源,而且也因为数据的可用性和个体的广泛连通性而成为了可能。

在2000年代以前,交通规划者被迫依赖受限于特定日期或时间的静态定价策略来管理需求。随着动态定价策略的采用,这会带来涉及到公共利益公平分配的新问题,因为高需求环境的市场条件可能会让公共部分无法使用这些服务。

大规模数据的可用性也让交通成为了机器学习的一个完美领域。自2006年以来,Mapquest、谷歌地图和Bing地图等应用已经广泛地被公众用来规划旅行线路、使用公交系统、接收关于交通状况的实时信息和预测、以及寻找某个地点周围的服务。优化搜索算法已经被用于汽车和行人去往给定目的地的路径规划。

尽管有这些进步,传感和优化技术在城市基础设施上的广泛应用却慢于这些技术在单独的车辆或人上的应用。尽管已经有个别城市已经部署了传感和优化应用,但目前却还没有传感基础设施和人工智能技术的标准可用。

基础设施需要成本,各个城市的重点也不一样,而且涉及到人工智能的各方之间协调的高额成本对城市基础设施的影响也越来越大。个体行动、他们的偏好和他们的目标的准确预测模型会随着更大的数据可用性而涌现。相关的道德问题将在本报告的第三节进行讨论。

美国交通运输部在2016年发布了一份提案,要求中等规模的城市想象用于交通的智慧城市基础设施。这一倡议计划向展示了技术和数据可以如何被用于重构人与货物的流动方式的城市奖励4000万美元。

一个愿景是实现车联,其可以通过车对车的通信实现高水平的驾驶安全。如果这一愿景成为了现实,我们预计在多代理协调、协作和规划上的进步将极大地影响未来的汽车发展,并在打造更加可靠更加高效的交通运输系统上发挥作用。

机器人也可能会通过运输个人和包裹来参与到交通中(比如,Segway机器人)。对于货物运输,人们对无人机的兴趣越来越大,亚马逊现在就正在测试使用无人机的快递系统,尽管在合适的安全规则和监管方面还存在着一些问题。

传感能力的提升、无人机的采用和互连的交通基础设施也将引发对个人隐私和私密数据安全的担忧。未来几年,这些问题和相关的交通运输问题也将需要得到解决——不管是通过部分行业内先发制人的行动还是在法律的框架内。正如第三节政策讨论中所指出的那样,这些行动的效果将会影响交通运输行业内人工智能相关进展的步伐和范围。

即时交通

Uber和Lyft等即时交通服务已经涌现成为了传感、连接和人工智能的另一项关键应用,这些技术可以使用算法根据位置和合适度(声誉模型)来匹配司机和乘客。

通过动态定价,这些服务可以通过支付意愿进行配给,动态定价还有利于估计司机数量的增长,这已经成为了城市交通的一种流行的方法。随着它们的快速发展,一些政策和法律问题也随之出现了,比如和已有的出租车服务竞争以及对缺乏监管和安全的担忧。按需交通服务似乎很有可能成为自动驾驶汽车的一个主要推动力。

拼车和驾乘共享一直以来都被视为有希望缓解交通拥堵的方法,而且还能更好地利用个人交通资源。Zimride和Nuride等服务将具有类似路线的人聚集到一起进行联合旅行。但拼车的方法难以获得大规模的推动力。

人机交互

几十年来,人们一直在想象非常不同的、未来感十足的交通载具。尽管未来的车辆将会更加智能,无人机也将得到广泛应用,但在2030年之前我们不太可能会大规模地用上和现在已有的交通工具在外观和功能上大相径庭的交通载具。我们的研究小组并不指望可以海陆空穿行的无人机或四轴飞行器在这个时间范围内变成常用的交通运输方式(尽管现在已有原型机出现了)。

我们预计人类会成为自动驾驶汽车和无人机的训练、执行和评估过程中的合作伙伴。这种伙伴关系可能是物理地,也可能是虚拟的。我们预计算法的进步将促进机器从人类输入中的学习。我们还预计会出现建模人类注意机制、以及支持人机之间的通信和协作的模型和算法。这是未来汽车发展的一个组成部分。

家庭/服务机器人

过去十五年中,机器人已经进入了人们的家庭。但应用种类的增长慢得让人失望,与此同时,日益复杂的人工智能也被部署到了已有的应用之中。人工智能的进步常常从机械的革新中获取灵感,而这反过来又带来了新的人工智能技术。

未来十五年,在典型的北美城市里,机械和人工智能技术的共同进步将有望增加家用机器人的使用和应用的安全性和可靠性。特定用途的机器人将被用于快递、清洁办公室和强化安全,但在可预见的未来内,技术限制和可靠机械设备的高成本将继续限制狭窄领域内应用的商业机会。至于自动驾驶汽车和其它新型的交通机器,创造可靠的、成熟的硬件的难度不应该被低估。

真空吸尘器

经过许多年的开发之后,真空清洁机器人Electrolux Trilobite在2001年成为了第一款商用家庭机器人。它有一个简单的控制系统,可以做到避障和一些导航针规
。一年之后,iRobot推出了Roomba,它的价格只有Trilobite的十分之一,只有512字节的RAM,运行着一个基于行为的控制器。其所能做到的最智能的事情是避免从楼梯上跌落。自那时起,已有1600万台Roomba被部署到了世界各地,现在也已有了其它一些竞争品牌。

随着低成本嵌入式处理器的处理能力和RAM容量在2000年时令人沮丧的状态的基础上实现的提升,这些机器人的人工智能能力也取得了显著的提升。简单的导航、自充电和处理垃圾箱装满的行为等已经得到了解决,接着又解决了电线和地毯流苏的问题,这些是通过机械改进和基于传感器的感知的结合实现的。

最近,全VSLAM(视觉同步定位和测绘,一种已经存在了20年的人工智能技术)的加入让机器人可以构建它们所清洁的房屋的全3D世界模型,从而让他们在他们的清洁范围内更加高效。

人们早期预测过的一些家用机器人应用还没有实现。机器人真空吸尘器也仅限于局部的平坦区域,而真正的家里有大量的单级阶梯甚至楼梯;在机器人在真实家庭中的运动上的研究还非常少。硬件平台的构建仍然很困难,人们只对很少的应用有足够的购买意愿。用于图像标注和3D对象识别等功能的感知算法尽管在人工智能会议上很常见,但离产品化还仍有几年的时间。

家庭机器人2030

尽管家庭机器人到来的速度缓慢,但仍有迹象表明在接下来的15年内会发生改变。像Amazon Robotics和Uber这样的公司正在使用各种聚合技术开发大规模经济。也包括:

模块内系统(Systemin Module,SiM)和许多片上系统(Systemon Chip,SoC)的子系统,如今都被芯片制造商拒之门外(高通的Snap Dragon,三星的Artik等)。

这些系统至少要比十年前的超级计算机更好,它们有着8~64核,配备密码学的专门化硅片、摄像头驱动、附加的DSPs,以及针对特定感知算法的硬硅片。这意味着低成本设备将能够支持比我们15年前能够想象到的更多的机载人工智能。

云(其他人的计算机)将使得家庭机器人上的新软件的快速迭代成为可能,共享更多的不同家庭内收集的数据集,这反过来也能供给基于云的机器学习,然后进一步改进已经部署了的机器人。

由深度学习带来的在语音理解和图像标记上的巨大进步将增强机器人在家庭中与人的交互。

低成本的3D传感器受到游戏平台的驱动,全球数千名研究人员已经开始在3D感知算法上的研究,这也将加速家庭和服务机器人的开发和采用。

在过去的3年中,低成本的安全机械臂在全球已经被数百个研究实验室引入,激起一波在家用机器人上的新型研究,这个日期可能是2025年。全球超过6家创业公司正在开发基于人工智能的家庭机器人,如今主要集中于社交互动。最后,新的道德和隐私问题可能会浮出表面。

医疗

对人工智能而言,医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在接下来的几年能够为千百万人改进健康结果和生活质量,但这是在它们被医生、护士、病人所信任,政策、条例和商业障碍被移除的情况下。主要的应用包括临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统的管理。

近期的成功,比如挖掘社交媒体数据推断潜在的健康风险、机器学习预测风险中的病人、机器人支持外科手术,已经为人工智能在医疗领域的应用扩展出了极大的应用可能。与医学专家和病人的交互方法的改进将会是一大挑战。

至于其他领域,数据是一个关键点。在从个人监护设备和App上、临床电子数据记录上收集有用的数据方面,我们已经取得了巨大的进展,从协助医疗流程和医院运行的机器人那里收集的数据可能较少一些。但使用这些数据帮助个体病人和群体病人进行更精细的针对和治疗已经被证明极其的困难。

研究和部署人工智能应用已经被过时的条例和激励机制拉扯后腿。在这样大型的、复杂的系统中,贫乏的人机交互方法和固有的难题以及部署技术的风险也阻碍了人工智能在医疗的实现。减少或者移除这些障碍,结合目前的创新,有潜力在接下来几年为千百万人极大的改进健康结果和生活质量。

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